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1. 痛點(diǎn)問題 目前國(guó)內(nèi)外三維重建主要是采用“立體視覺法”、“激光掃描法”、“結(jié)構(gòu)光法”等的傳統(tǒng)方法，這些方法都需要特定的光源設(shè)備（如激光，紅外等），設(shè)備造價(jià)成本高，且對(duì)于鏡面、晶體等物體進(jìn)行三維重建時(shí)，還需要在重建物體表面進(jìn)行去反光、去透光的處理（如噴涂顯像劑等）才能進(jìn)行三維重建，存在重建效率低（一般需1小時(shí)以上）、成本高、難以普及等痛點(diǎn)。 2. 解決方案 本技術(shù)是基于局部的隱式可微體渲染方法，解決上述痛點(diǎn)問題，突破基于普通光源下鏡面、非鏡面、晶體等物體的三維重建，實(shí)現(xiàn)可應(yīng)用在多種領(lǐng)域，且低成本、高效率(全過程僅需10分鐘）、高精度、易普及的三維重建設(shè)備及應(yīng)用。 3. 合作需求 1）尋求資源對(duì)接，目標(biāo)合作領(lǐng)域?yàn)槿S重建相關(guān)領(lǐng)域，目標(biāo)合作企業(yè)為對(duì)三維重建應(yīng)用有需求的各行業(yè)； 2、孵化資源，產(chǎn)品化、市場(chǎng)化所需的資金。

一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)局部特征轉(zhuǎn)換的噪聲人臉超分辨率重建方法，包括對(duì)待重建的輸入低分辨率人臉 圖像和高、低分辨率訓(xùn)練集相應(yīng)劃分相互重疊的圖像塊;對(duì)于輸入低分辨率人臉圖像的每一個(gè)位置上的 圖像塊，分別從低分辨率人臉樣本圖像對(duì)應(yīng)位置的圖像塊中找出 K 個(gè)最近鄰的圖像塊，并對(duì)應(yīng)找出相應(yīng) 高分辨率人臉樣本圖像中的圖像塊，進(jìn)行去均值化;利用映射系數(shù)計(jì)算出各圖像塊相應(yīng)的高分辨率人臉 圖像塊，重構(gòu)出高分辨率人臉圖像，進(jìn)行迭代后處理。本發(fā)明解決了主成分分析無法捕獲處于高維流形 空間人臉特征的問題，利用局部流形的線性特性有效的進(jìn)行了噪聲人臉圖像的超分辨率重建，同時(shí)進(jìn)行 高分辨率圖像后處理，進(jìn)一步提高了重建結(jié)果的主、客觀圖像質(zhì)量。

簡(jiǎn)介：本發(fā)明公開了一種纖維過濾介質(zhì)結(jié)構(gòu)的擬態(tài)化重建及其性能計(jì)算方法，屬于纖維結(jié)構(gòu)擬態(tài)重建技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的擬態(tài)化重建過程為：一、獲取纖維過濾介質(zhì)圖像；二、設(shè)置最佳閾值，進(jìn)行二值化處理；三、對(duì)二值圖像進(jìn)行中心線檢測(cè)；四、對(duì)中心線上像素點(diǎn)進(jìn)行四對(duì)角方向?qū)Ρ龋@得旋轉(zhuǎn)半徑di和旋轉(zhuǎn)方向df；五、進(jìn)行三維旋轉(zhuǎn)，獲得纖維過濾介質(zhì)擬態(tài)化重建圖像。本發(fā)明的性能計(jì)算方法通過輸入一系列相關(guān)參數(shù)，利用經(jīng)驗(yàn)公式獲得纖維過濾介質(zhì)不同風(fēng)速的過濾效率曲線和壓力損失曲線。本發(fā)明以真實(shí)纖維過濾介質(zhì)內(nèi)部微觀單層結(jié)構(gòu)圖像為基礎(chǔ)，利用簡(jiǎn)單、快速的圖像處理方法對(duì)所得圖像進(jìn)行擬態(tài)化重建，擬態(tài)化重建模型能夠逼真模擬真實(shí)纖維過濾介質(zhì)的結(jié)構(gòu)。  

本發(fā)明公開了一種 2×2APD 像元塊四通道選擇電路，每個(gè)獨(dú)立 的 APD 單元包括地址選擇控制電路和四通道選擇電路，地址選擇控制 電路通過光檢測(cè)產(chǎn)生的控制信號(hào)，與四通道選擇電路開關(guān)相連，其中， 每個(gè)單元的控制信號(hào)與自身的通道 1 連接，并分別連到 2×2 像元塊中 另外三個(gè) APD 單元的通道 2、通道 3 和通道 4 上。每次光照，只有像 元塊首地址輸出控制信號(hào)有效，從而保證像元塊電壓依次從四個(gè)通道 輸出

本發(fā)明公開了一種容三盤失效糾刪碼的單數(shù)據(jù)盤失效快速重建 方法，包括：?jiǎn)螚l帶重建時(shí)將每個(gè)條帶的每個(gè)條帶單元?jiǎng)澐譃?p-1 個(gè) 子分塊，其中 p 為素?cái)?shù)，且滿足 p+2 等于 RAID 組中磁盤的數(shù)量,獲取 每個(gè)條帶中用于重建失效盤的子分塊的總數(shù)量 Rideal＝Rlow+w%，在 磁盤個(gè)數(shù)為 p+2 的陣列中，將失效盤 i 失效的可行解值初始化為 3^p-1，初始化計(jì)數(shù)器 j=0,用輾轉(zhuǎn)相

本發(fā)明公開了一種基于多層形變模型的高保真人臉三維重建方法。所述方法以視頻圖像序列作為輸入數(shù)據(jù)，經(jīng)過光流特征點(diǎn)檢測(cè)與·718·跟蹤，人臉特征點(diǎn)提取與匹配、相機(jī)標(biāo)定，從而利用運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)技術(shù)恢復(fù)相機(jī)參數(shù)與相機(jī)軌跡，提出了人臉多層次形變模型，進(jìn)而進(jìn)行紋理映射得到目標(biāo)人臉的高保真人臉三維模型。本發(fā)明將形變模型技術(shù)與運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)技術(shù)結(jié)合起來，提出了人臉多層次形變模型，能夠獲得與目標(biāo)人臉高度相似的重建結(jié)果，同時(shí)，本

本發(fā)明公開了一種基于大規(guī)模無序圖像的多起點(diǎn)增量式三維重·699·建方法,包括圖像匹配與匹配關(guān)系圖構(gòu)建、重建起點(diǎn)選擇、邊界檢測(cè)、多起點(diǎn)三維重建和子模型拼接的步驟；利用聚類和迭代漂移的策略，自適應(yīng)地從無序圖像集合中選取適合作為起點(diǎn)的圖像對(duì)同時(shí)開始重建；在重建開始之前，根據(jù)分層最短路徑算法確定每幅圖像的最佳重建子過程，確定重建邊界；并根據(jù)不同子過程得到的子模型，通過其包含的公共部分進(jìn)行拼接，獲得完整的三維重建

技術(shù)分析(創(chuàng)新性、先進(jìn)性、獨(dú)占性) 為了充分利用先進(jìn)的人工智能的新技術(shù)，提高醫(yī)療影像輔助診斷的水平，使得智能醫(yī)療診斷技術(shù)提高臨床診斷的質(zhì)量和效率，使其盡快走入家挺、社區(qū)，滿足人們的醫(yī)療健康的需要。研究臨床醫(yī)學(xué)影像的2D病灶精細(xì)分割和三維跨模態(tài)的影像三維重建技術(shù)。首先，通過建立多層感知的神經(jīng)網(wǎng)路，對(duì)醫(yī)學(xué)影像的特征進(jìn)行充分學(xué)習(xí)，得到影像的幾何映射的關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)學(xué)影像的三維重建，克服了現(xiàn)有的三維重建技術(shù)中度量關(guān)鍵問題，關(guān)鍵技術(shù)對(duì)于醫(yī)學(xué)影像的精準(zhǔn)度量，具有現(xiàn)實(shí)意義:其次，在2D病灶分割中，利用半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)少標(biāo)簽情況下的分割技術(shù)，半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)可以有效解決醫(yī)學(xué)影像中標(biāo)簽難以獲取的問題。技術(shù)的研究成果的特點(diǎn)是醫(yī)學(xué)影像跨模態(tài)輔助診斷技術(shù)，對(duì)于超聲、CT以及核磁共振等影像都有效，并且攻克的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過于復(fù)雜的關(guān)鍵問題，所研究技術(shù)適用于臨床快速便捷輔助診斷。此外，在醫(yī)學(xué)度量方面的關(guān)鍵技術(shù)中，突破了人體腹腔及皮下脂肪的精細(xì)分割技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)，可以用于臨床輔助診斷中，在關(guān)鍵技術(shù)探索中，實(shí)現(xiàn)對(duì)腔內(nèi)脂肪特征的精細(xì)學(xué)習(xí)，該技術(shù)僅需要少量的影像標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，就可以實(shí)現(xiàn)皮下脂肪的準(zhǔn)確分割，并證明了關(guān)鍵技術(shù)的有效性。

大氣氧化的過程和機(jī)制是宜居星球形成的關(guān)鍵。早期地球大氣幾乎無氧，經(jīng)過至少兩次主要增氧事件（元古宙早期GOE和元古宙晚期NOE）后，才達(dá)到了現(xiàn)今大氣O2水平（21%）。